오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.
Sithipolvanichgul, Juthamon;Abrahams, Alan S.;Goldberg, David M.;Zaman, Nohel;Baghersad, Milad;Nasri, Leila;Ractham, Peter
Journal of Korea Trade
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제24권8호
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pp.39-62
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2020
Purpose - Korean exports account for a vast proportion of Korean GDP, and large volumes of Korean products are sold in the United States. Identifying and characterizing actual and potential product hazards related to Korean products is critical to safeguard Korean export trade, as severe quality issues can impair Korea's reputation and reduce global consumer confidence in Korean products. In this study, we develop country-of-origin-based product risk analysis methods for social media with a specific focus on Korean-labeled products, for the purpose of safeguarding Korean export trade. Design/methodology - We employed two social media datasets containing consumer-generated product reviews. Sentiment analysis is a popular text mining technique used to quantify the type and amount of emotion that is expressed in the text. It is a useful tool for gathering customer opinions regarding products. Findings - We document and discuss the specific potential risks found in Korean-labeled products and explain their implications for safeguarding Korean export trade. Finally, we analyze the false positive matches that arise from the established dictionaries that were used for risk discovery and utilize these classification errors to suggest opportunities for the future refinement of the associated automated text analytic methods. Originality/value - Various studies have used online feedback from social media to analyze product defects. However, none of them links their findings to trade promotion and the protection of a specific country's exports. Therefore, it is important to fill this research gap, which could help to safeguard export trade in Korea.
Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.
인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.
위험에 대한 인간의 반응은 인지적 요인뿐만 아니라 정서적 요인에도 유의미한 영향을 받는다는 경험적 연구에도 불구하고, 정보 프라이버시 연구에서는 감정적 요인의 역할이 제대로 규명되지 않고 있다. 본 연구는 정서적 관점에서 위치기반 서비스(Location-based service) 사용자의 프라이버시 위험에 대한 대응행위를 탐색하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 세 가지 유형의 개인정보 위협(수집, 해킹, 2차 사용), 두 가지 감정적 반응(걱정, 분노) 및 대응행위(지속적인 사용의도)의 관계를 탐색하였다. 이를 위해 위치기반서비스(Location-based service) 사용자 552 명에 대해 설문조사를 실시하였다. 특정 개인정보 위협에 대한 인식과 특정 감정적 반응의 결합이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙(association rule)을 활용하여 분석을 진행하였다. 그 결과 위험에 대한 인식과 정서적 반응의 결합에 따라 사용의도에 차이가 나타났으며, 대체로 개인정보의 2차 사용에 대해 분노의 감정이 유발될 경우 사용의도가 가장 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보 프라이버시 사용자 연구에 감정적 요인을 포함함으로써, 기존의 인지적 접근방식 편향을 보완하고 프라이버시 대응행위에 대한 포괄적 이해를 제공한다는 점에서 학문적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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